Many thanks to INRIA for this great MOOC

En conclusion, je ne peux que me joindre aux commentaires les plus élogieux sur ce MOOC tant il en ressort une impression finale d’efficacité, de richesse et de cohérence ce qui laisse admiratif au vu de la masse considérable de travail qui vous a probablement été nécessaire pour parvenir à ce résultat.

En complément deux remarques liées à mon contexte personnel :

Il est noté que peu de prérequis sont nécessaires pour ce MOOC.

  • d’un côté c’est vrai puisque je suis parvenu à réaliser une partie significative du MOOC avec des connaissances de départ relativement faibles.

  • d’un autre côté, comme souligné justement par un participant se souciant de façon touchante du sort des trotte-menu du MOOC, catégorie dont il ne faisait manifestement pas partie : “Regarding the content itself, in my opinion, I would say that it is deep and shallow at the same time : deep for those who begin with Machine Learning and have to deal with ML concepts and terminology on one hand and Python and data handling on the other hand. I believe that those who start Machine Learning with this course could struggle juggling between the concepts and scikit-learn.”
    La durée indicative du module 1 est de 6h mais sans surprise c’est beaucoup plus pour un débutant qui peut se retrouver découragé en extrapolant sa vitesse de progression initiale au reste du MOOC. ( c’est peut-être un peu cela que montre les statistiques du questionnaire Module1 – Etape2 : « difficult but I was able to follow + too difficult = 32% » record sur le MOOC? Cela dit, je ne pense pas qu’il soit nécessaire de changer quelque chose au déroulé des cours mais un message d’encouragement à cette étape pourrait permettre d’éviter l’écroulement de la motivation.

Ma deuxième remarque concerne les quelques lignes sur l’Open source dans le module conclusion du MOOC

Cela me semble très intéressant et tout le monde est appelé à participer mais il y aurait besoin de plus d’informations: pourrait-on avoir un MOOC dédié de l’INRIA sur l’Open Source qui explique l’histoire, les enjeux, les financements et autres modalités pratiques … ? avec pourquoi pas des témoignages de personnes qui ont réussi à participer à l’aventure ?

Et je m’arrête ici en remerciant encore chaleureusement toutes les équipes INRIA pour cet excellent MOOC!!

Thanks for the very detailed feedback and the nice comments :slight_smile:

Concerning contribution maybe we can add some links as you suggested to the Going further with machine learning Section on how to contribute for user that are already familiar with github.

A good starting point is to Follow scikit-learn on social networks, where you can find info on sprints and other sources of info for contributing.

C’est une très bonne idée !

Addressed in Add hyperlink to contributing guide in the concluding remarks by ArturoAmorQ · Pull Request #635 · INRIA/scikit-learn-mooc · GitHub

@ArturoAmorQ je sais pas exactement ou le mettre, peut etre a la fin du premier wrap-up quiz mais je pense que ca vaut le coup de faire une PR aussi pour ca.

Je pense que c’est important de dire que c’est normal que ce module prenne plus de temps que prevu pour les personnes qui ont peut d’experience en programmation Python mais qu’il ne faut pas se decourager et que les mechanismes de programmation vont arriver avec l’experience et que les exercices de programmation des modules suivants paraitront de plus en plus naturel au fur et a mesure.

D’acc. Je vais creer un issue pour le discuter en public si ca te va :slight_smile: